涉身人工智能并不是意味着彻底推翻传统的人工智能设计

这深人工智能 (embodied AI) 或者说基于涉身认知研究框架下的人工智能研究代表了一种人工智能发展的新方向。但是, 需要明确的是, 涉身人工智能并不是意味着彻底推翻传统的人工智能设计, 它只是提供了一种新的角度去完善人工智能研究。

比较传统人工智能, 涉身人工智能对人工智能研究的完善, 首先体现在它更主要也更为有效地研究原初思维形式、动物智能以及各种自然智能形式。皮菲弗尔 (R.Pfeifer) 等人指出:“人工智能的根本目的不仅是寻找更为聪明的算法, 而且要理解自然智能形式, 这些智能形式更多地是在真实环境中呈现的。传统研究没有对理解知觉、运动、对象掌控、日常言语和对社会互动、常识和情感做出更好的解释。”[10](P.4)正如脸书 (Facebook) 的人工智能研究总监燕乐存 (Yann Le Cun) 所指出的, 自然智能正是现有人工智能研究的短板:“人工智能与人类在学习上还是有很大的不同。就像一辆由AI驱动的自动驾驶汽车可能需要模拟5万次的撞树之后, 才能知道这种做法是错误的。但是在现实世界中, 野外的羚羊面临生存的威胁可没有那么多的试错机会, 人类的婴儿从咿呀学语到奔跑活动也不需要经过上百次的尝试。”